模糊自适应滑模法：非线性系统故障调节的主动控制策略

本文探讨了一种针对非线性系统的故障调节控制策略，该方法着重于增强系统的鲁棒性和适应性，以确保在出现故障时仍能维持闭环系统的稳定性。作者提出了一种结合模糊逻辑系统（Fuzzy Logic System, FLU）和滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）的创新设计。 首先，模糊逻辑系统被用于实时估计和识别系统中的故障。通过模糊规则库，模糊系统能够处理非线性、不确定性以及模糊的故障特性，从而有效地捕捉到故障的动态变化。这种方法具有主动容错（Active Fault Tolerance）的特点，能够在故障发生时，通过模糊推理机制快速提供故障补偿，减少了故障对系统性能的影响。 滑模控制则被引入作为补充，用来抵消模糊逼近误差。滑模控制器通过其不连续的切换性质，能够有效地削弱模糊系统由于模型不确定性带来的误差，确保系统状态能够在预定的滑模面内快速收敛，进一步提高了系统的稳定性。这种方法的优势在于它能够处理系统参数的变化，增强了对未知故障的抵抗能力。 通过精心设计的故障调节控制律，系统能够在故障发生时进行自我调整，确保闭环系统的稳定性不会因为外部扰动或内部故障而受到严重影响。作者通过仿真算例验证了这一设计的有效性，结果显示，在面对各种故障情况下，该方法能够使系统恢复正常工作，并保持稳定的性能。 本研究为非线性系统设计了一种有效的故障调节控制策略，结合了模糊逻辑的适应性和滑模控制的鲁棒性，对于提高系统在复杂环境下的故障应对能力和稳定性具有重要意义。这一研究成果对于实际工业过程控制系统的故障检测与修复具有很高的应用价值。